Win10快速搭建Tensorflow(CPU/GPU)

Win10快速搭建Tensorflow

如果需要详细的安装介绍请看：安装详解

一、快速搭建过程：

第一步：下载Anaconda，并安装。
　Anaconda官网下载地址：https://www.anaconda.com/distribution/

第二步：Win+R，打开cmd
　输入：

conda create --name tensorflow python=3.6.2

　按照提示输入：y
　等待创建虚拟环境…
　安装成功后不要关闭窗口，继续第三步的操作。
第三步：环境创建成功后，下载安装需要的tensorflow版本，根据硬件条件选择CPU or GPU版本，这里使用的清华镜源（推荐）。
　按照提示激活环境：activate tensorflow
　①安装CPU版本：

pip install tensorflow==1.10 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

　安装完成后，输入：

conda list

，查看是否安装成功。
　②安装GPU版本：

pip install tensorflow-gpu==1.10 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

　安装完成后同样进行检查。
如果你安装的是GPU版本，需要进行第四步操作：
下载对应版本的CUDA：https://developer.nvidia.com/accelerated-computing-toolkit
下载对应版本的CUDAN：https://developer.nvidia.com/CUDAn
版本下载对应下图：

使用清华镜源下载你需要的工具包：
　激活虚拟环境，输入：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple numpy (包名称)

二：安装详解

软件准备：Anaconda、Pycharm、CUDA9.0\cuDNN（所有软件不建议安装最新版）
搭建环境：tensorflow（CPU版和GPU版）
开发语言：pycharm3.6
平台：Windows10
确保电脑已经安装：VC++2015或者2017

在安装tensorflow-gpu版本时一定注意：先安装对应版本的CUDA和cuDNN（官网有新增补丁，记得安装；对应版本下文步骤有介绍），然后再安装tensorflow-gpu，否则会出现无法调用GPU运算的情况。切记，不要安装最新版本，tensorflow-gpu1.7+CUDA9.0+Python3.6是相对稳定的版本。GPU的入门版本是gtx1060，是否安装tensorflow GPU版，请自行决定。
一：前期准备：Anaconda下载与安装
　Anaconda作为tensorflow辅助开发工具，方便搭建tensorflow开发环境和添加程序开发过程中需要的库和模块。
1、下载：
　Anaconda官方网站：https://www.anaconda.com/download/

新版Anaconda内置了Python3.7，但是目前tensorflow还不支持3.7版本。后要我们在后面的环境中重新下载Python3.6。根据操作系统版本（32位/64位）选择需要的Anaconda（32位/64位）版本。

2、安装：
安装过程注意两点：第一张图两个都选，第二张图点击Install Microsoft VSCode
其他的就是普通的安装过程。

二、搭建环境变量
1、成功安装Anaconda后，先进行环境变量测试：
（1）进入到windows中的命令模式（cmd）
检测anaconda环境是否安装成功：

conda --version

（2）检测目前安装了哪些环境变量：

conda info --envs

（3）新版Anaconda中内置了一个python 3.7版本解析器
查看当前有哪些可以使用的python版本：

conda search --full -name python

（4）安装python 3.6版本：

conda create --name tensorflow python=3.6.2

这一步也同时创建了一个tensorflow的环境。

（5）激活tensflow的环境：

activate tensorflow

（注意：这个是在后序安装成功之后才能进行，否则会提示错误，新版本的anconda命令可能有变化，具体看提示。）

（6）检测tensflow的环境是否添加到了Anaconda里面，另外打开一个cmd 输入：

conda info --envs

（注意：基于后序安装成功之后才进行的，否则会提示错误）另外打开一个cmd

（7）检测当前环境中的python的版本：

python --version

（8）退出tensorflow的环境：deactivate
暂时先不要退出，后面安装tensorflow需要在该环境下进行！！！！

三、正式安装tensorflow
　　Tensorflow分为GPU版和CPU版，想深入进行的深度学习请安装GPU版本，但是对显卡要求较高，入门级显卡为GTX1060。若电脑显卡配置较低请安装CPU版本！在显卡配置较低的情况下CPU和GPU的运算速度差不多。安装GPU版本的用户请先进行 步骤四！！！！若步骤四所有方法都不行请参考以下网址，如果再不行恕在下无能为力！ https://blog.csdn.net/weixin_39290638/article/details/80045236
①使用anconda资源安装
GPU版本：conda install tensorflow-gpu
CPU版本：conda install tensorflow

　通过conda install tensorflow-gpu 命令安装的是tensorflow 1.1版本，截止到2018.12.26日最新的tensorflow版本为1.12，但是不建议升级！tensorflow非常容易崩！（注意：依然是在tensorflow环境下进行）：
②安装指定版本：
此镜源在境外，下载速度慢不稳定，慎重选择。
GPU版本：

pip install tensorflow-gpu==1.10.0

CPU版本：

pip install tensorflow==1.10.0

③推荐清华镜像，安装快到飞起：

pip install --upgrade tensorflow-gpu==1.10.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

pip install --upgrade tensorflow==1.10.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

通过清华镜源安装模块：
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple numpy (包名称)

④更新版本（不建议进行）：

pip install --upgrade tensorflow-gpu

pip install --upgrade tensorflow

更新完成后会显示：

Successfully uninstalled tensorflow-gpu-1.1.0
Successfully installed absl-py-0.6.1 astor-0.7.1 gast-0.2.0 grpcio-1.17.1 h5py-2.9.0 keras-applications-1.0.6 keras-preprocessing-1.0.5 markdown-3.0.1 numpy-1.15.4 tensorboard-1.12.1 tensorflow-gpu-1.12.0 termcolor-1.1.0

⑤卸载指定版本的tensorflow：

pip uninstall tensorflow-gpu==1.7.0

pip uninstall tensorflow==1.7.0

==或者直接删除 Anaconda3\envs\tensorflow 路径下的所有文件。==

安装tnsorflow CPU版本的用户至此环境已经搭建完成。

安装完成后请输入以下检测：
在命令行中，进入python，并输入以下代码：

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

输出：

b’ Hello, TensorFlow!

四、CUDA驱动和CUDAN库
下载对应版本的CUDA：https://developer.nvidia.com/accelerated-computing-toolkit
下载对应版本的CUDAN：https://developer.nvidia.com/CUDAn
版本下载对应下图：

若下载过程出现以下问题：

更新驱动：去官网http://www.geforce.cn/drivers有两种选择
你可以下载GeForce Experience让它自己帮你安装，也可以自己手动搜素下载驱动程序。

安装过程需要注意：


安装CUDA完成后,将cuDNN解压：

将解压后的文件全部复制到：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0

这样，CUDA和cuDNN安装完成了！然后可以回到步骤安装tensorflow-GPU版本。

五、安装Pycharm
Pycharm是一个非常方便好用的IDE
官网下载Pycharm专业版，安装完成后将tensorflow开发环境导入Pycharm
配置流程如下：

1. create new project
2. 设置项目名称和路径，并选择解析器位置，我们选择C:\Anaconda3\ 1f51f envs\tensorflow 路径下的python.exe
3. 创建完项目后新建file就可以进行项目开发了。
4. 建议使用正版软件，若经济不允许请参考某购物网站。
5. 有一款适用于学习交流的激活小软件（选择2.7版本），禁止商用。
   链接：https://pan.baidu.com/s/124l0wtUSnol47zQfshEiPg
   提取码：04jp

注：本人能力有限，若有不足之处欢迎各位指正，笔记时间较久，刚刚开始写CSDN。
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【1】.https://www.geek-share.com/detail/2733048381.html
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【3】.https://blog.csdn.net/XCCCCZ/article/details/80385448
【4】.https://blog.csdn.net/weixin_39290638/article/details/80045236
【5】.https://www.geek-share.com/detail/2727016407.html